基于脑电信号的自动睡眠分期研究-中国期刊网

摘要摘要：研究一种基于单通道脑电（EEG）信号特征提取的睡眠自动分期方法。本文利用IIR陷波器和小波变换对脑电信号进行滤波降噪，对降噪后的信号提取脑电的时域、频域、双谱等特征作睡眠样本的特征向量，使用卷积神经网络（CNN）与门控循环单元网络（GRU）结合的睡眠分期模型。通过对10个健康受试者整夜睡眠数据的分期实验发现，系统可对个体的个体睡眠质量进行整夜的检测，准确度可达85%以上，具有较高的实用价值，有助于改善睡眠障碍的诊断和治疗效果。

1刘美丽陈大志李耀威刘元森戴启军. 基于脑电信号的助眠系统.文化科学,2019-08.
2邓翔,周蕊,逯京康,梁伟迪. 基于深度学习的脑电信号身份识别研究.建筑技术科学,2023-11.
3孙麒麟,李天祥. 基于脑电信号的抑郁症识别研究.建筑技术科学,2024-03.
4刘嘉祯. 基于偏脑电信号的情绪识别方法研究.建筑技术科学,2024-03.
5周建芳;罗晓曙;胡叶容. 脑电信号的样本熵分析.物理,2007-02.
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9曾思源. 基于脑电信号的智能教育平台开发与实证研究.教育学,2024-03.
10曾思源. 基于脑电信号的智能教育平台开发与实证研究.教育学,2024-03.

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